머신러닝스터디/2016/2016 04 30 - Revision history

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	~~[[pagelist(^(~~머신러닝스터디/2016~~))]]~~		[[머신러닝스터디/2016]]
			[[머신러닝스터디/2016/목차]]
	== 내용 ==		== 내용 ==
	* '''Tensorflow''': tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프		* '''Tensorflow''': tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프

114.108.95.133 at 19:48, 12 May 2016

2016-05-12T19:48:52Z

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	== 더 보기 ==		== 더 보기 ==
	[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2%20-%20Basic%20Classifiers/linear_regression.py Linear Regression in Tensorflow Examples]		[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2%20-%20Basic%20Classifiers/linear_regression.py Linear Regression in Tensorflow Examples]
			[https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor Tensor]
	-------		-------
	[[활동지도/2016]], [[머신러닝스터디/2016]]		[[활동지도/2016]], [[머신러닝스터디/2016]]

114.108.95.133 at 19:48, 12 May 2016

2016-05-12T19:48:40Z

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	== 내용 ==		== 내용 ==
	* '''Tensorflow''': tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프		* '''Tensorflow''': tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프
	** '''Tensor''': numeric multi array, vector가 좌표계에 의존적이라면 ~~tensor는~~ 좌표계에 독립적이다.		** '''Tensor''': numeric multi array, vector가 좌표계에 의존적이라면 [https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor tensor]는 좌표계에 독립적이다.
	** '''placeholder''': input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.		** '''placeholder''': input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.
	** '''variable''': session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.		** '''variable''': session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.

114.108.95.133 at 21:55, 11 May 2016

2016-05-11T21:55:20Z

← Older revision		Revision as of 21:55, 11 May 2016
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	* Binary Regeression 예제 실습 하고 옵시다.		* Binary Regeression 예제 실습 하고 옵시다.
	== 더 보기 ==		== 더 보기 ==
			[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2%20-%20Basic%20Classifiers/linear_regression.py Linear Regression in Tensorflow Examples]
	-------		-------
	[[활동지도/2016]], [[머신러닝스터디/2016]]		[[활동지도/2016]], [[머신러닝스터디/2016]]

114.108.95.133 at 21:54, 11 May 2016

2016-05-11T21:54:38Z

← Older revision		Revision as of 21:54, 11 May 2016
Line 5:		Line 5:
	** '''placeholder''': input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.		** '''placeholder''': input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.
	** '''variable''': session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.		** '''variable''': session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.
	* '''Linear Regression''': Tensorflow Example ~~code에서~~ Linear ~~Regression을~~ 돌려보고, 코드 리딩.		* '''Linear Regression''': [https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2%20-%20Basic%20Classifiers/linear_regression.py Tensorflow Example code의 Linear Regression]을 돌려보고, 코드 리딩.
	** Linear Regression은 activate function이 없다.		** Linear Regression은 activate function이 없다.
	* training data and test data		* training data and test data

114.108.95.133 at 21:53, 11 May 2016

2016-05-11T21:53:55Z

← Older revision		Revision as of 21:53, 11 May 2016
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	[[pagelist(^(머신러닝스터디/2016))]]		[[pagelist(^(머신러닝스터디/2016))]]
	== 내용 ==		== 내용 ==
	Tensorflow: tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프		* '''Tensorflow''': tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프
	Tensor: numeric multi array, vector가 ~~geometry에 의존적.~~ tensor는 좌표계에 ~~독립적~~.		** '''Tensor''': numeric multi array, vector가 좌표계에 의존적이라면 tensor는 좌표계에 독립적이다.
	placeholder: input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.		** '''placeholder''': input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.
	variable: session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.		** '''variable''': session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.
			* '''Linear Regression''': Tensorflow Example code에서 Linear Regression을 돌려보고, 코드 리딩.
	~~operation~~		** Linear Regression은 activate function이 없다.
			* training data and test data
	~~linear regression~~: ~~activation없음~~		** overfitting을 검사하기 위해 training data의 일부는 test data용으로 분리해둔다.

	training data and test data
	overfitting을 검사하기 위해 training data의 일부는 test data용으로 분리해둔다.
	== 후기 ==		== 후기 ==

14.63.105.64 at 07:14, 7 May 2016

2016-05-07T07:14:26Z

@@ Line 1: / Line 1: @@
 Tensorflow: tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프
 Tensor: numeric multi array, vector가 geometry에 의존적. tensor는 좌표계에 독립적.
@@ Line 10: / Line 12: @@
 training data and test data
 overfitting을 검사하기 위해 training data의 일부는 test data용으로 분리해둔다.

14.63.105.64: {CREATE}

2016-05-07T07:13:52Z

{CREATE}

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Tensorflow: tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프
Tensor: numeric multi array, vector가 geometry에 의존적. tensor는 좌표계에 독립적.
placeholder: input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.
variable: session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.

operation

linear regression: activation없음

training data and test data
overfitting을 검사하기 위해 training data의 일부는 test data용으로 분리해둔다.